多值评分CD-CAT的选题策略研究

认知诊断计算机化自适应测验（Cognitive diagnosis computerized adaptive testing, CD-CAT）为心理和教育评估测验的发展提供了新的视角。目前，关于CD-CAT的研究主要是基于二值评分的模型展开，但是，在实际应用领域，存在很多多值评分数据。高效的选题方法是CD-CAT程序成功的核心要素，本研究提出了两种新的多值评分CD-CAT(polytomous CDCAT, PCD-CAT)的选题方法，期望后验方差（expected posterior variance, EPV）和最大期望距离（maximum expected distance,MED）。通过模拟实验比较了EPV和MED在PCD-CAT的效果。实验结果表明，与传统的选题方法相比，EPV和MED具有更高的测验精度和测验效率。最后，通过一个PISA数据分析检验了PCD-CAT在实际应用中的效果及其优势。